- LLM中 最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?在大语言模型(LLM)中,最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息,这是由LLM的核心架构(以Transformer为基础)决定的,具体可以从以下角度理解:1.核心机制:自注意力(Self-Attention)的作用现代LLM(如GPT系列、Qwen等)均基于Transformer架构,其核心是自注意力机制。在
- 具身语义导航算法总揽
Shilong Wang
具身导航算法算法
端到端方法小脑大脑GNMNavDPNaVILAViNTNomadNavidStreamVLNMapNavNavGPTUni-NavidOctoNavNavGPT2模仿学习行为克隆BCDAgger模块化方法GOATVLFMSayPlanLM-NavETPNavVoroNavEmbodiedRAGVL-NavStairwaytoSuccess业内大佬北大王鹤NavidUni-NavidOctoNav吴
- LLM-生成器判别器的实现
总结首先,使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。然后,使用训练好的生成判别器,对每个可能的生成结果进行打分,得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。最后,结合两者的输出,用贝叶斯规则调整每个词的概率,选择调整后的概率最高的词作为输出。通过这样的组合,生成过程可以更好地满足预期需求,如生成符合特定风格或格式的文本。要在使用已经预
- Xcode 26 现已发布,并支持代码智能 它与基于 Cursor 和 AI Agent 的工作流程相比如何?
知识大胖
SwiftUI源码大全xcodemacoside
简介Xcode26昨天发布了!惊喜的是,它支持macOS15,但要使用新的ChatGPT助手,你需要macOS26Tahoe。所以我把我的M3MaxMacBookPro升级到了Tahoe。我不是说你应该升级,但我这么做是为了测试Xcode的新功能并与大家分享!值得注意的是,这是迄今为止最小的Xcode版本(下载大小)!正如Apple在Xcode新功能会话视频(我建议您观看)中所说的那样,这是一项巨
- 12 个强大的 DeepSeek AI 提示将彻底改变您的日常生活
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
内容写作的最佳提示让我们从写作开始吧。无论您是博主、学生还是社交媒体创作者,这些提示都将帮助您创作出精彩的内容。提示1:“扮演专业文案撰稿人,为[产品/服务]撰写引人注目的广告文案。文案应引人入胜、具有说服力,且字数不得超过100个字。”这使得ChatGPT的响应结构就像真实的广告文案一样。提示2:“以更具吸引力和说服力的方式重写此段落,同时保持含义不变:[插入文本]。”推荐文章《Neo4j上使用
- 在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网!
知识大胖
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简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM?如果是,那么本指南适合您!我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤,这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1:UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1,DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序
知识大胖
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什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、AI代理等操作,且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序,该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT,但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI
- AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志,以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型(教程含安装步骤)
知识大胖
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什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、AI代理等操作,且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序,该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT,但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
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引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- GPT实操——利用GPT创建一个应用
狗木马
深度学习gpt-3gpt
功能描述信息查询:用户可以询问各种问题,如天气、新闻、股票等,机器人会返回相关信息。任务执行:用户可以要求机器人执行一些简单的任务,如设置提醒、发送邮件等。情感支持:机器人可以与用户进行情感交流,提供安慰和支持。个性化设置:用户可以自定义机器人的回复风格和偏好。技术栈前端:React.js后端:Node.js+Express数据库:MongoDB自然语言处理:OpenAIGPT-3API其他工具:
- 本地部署大模型的几种方式
AI产品经理
语言模型人工智能自然语言处理chatgpt学习
现在大模型可谓是满天飞,只要你稍微关注时下的AI资讯,几乎每天都有新的AI大模型出现.这之中当然有诸如GhatGPT,Gemini这样的私有化大模型,更吸引人关注的可能是开源的可私有化部署的一些大模型.比如Meta前两天开放的Lamma3,Google的Gemma开源模型,国内也有Qwen以及YI等.前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!无论私有的大模型,还是开源的可私有化部署的大模
- 低成本作弊神器?使用ESP32将通义千问AI接入学生计算器
前因:IT之家9月24日消息,YouTube频道ChromaLock于9天前发布视频,介绍了名为TI-32的改造电路板,加装在德州仪器TI-84Plus图形计算器上,可以接入ChatGPT。IT之家查询公开资料,在PSAT、SAT和ACT大学入学考试、IB和AP考试中,标准化组织已经批准考生使用TI-84Plus图形计算器。ChromaLock探索了该计算器的连接端口,设计了名为TI-32的改造电
- 在LLM快速迭代时代构建持久AI应用:架构设计与实施策略
引言:技术浪潮下的开发困境大型语言模型(LLM)的发展速度令人瞠目:从GPT-3到GPT-4,从Claude1到Claude3,从Llama1到Llama3,迭代周期正在从"年"缩短到"月"。作为一名AI应用开发者,我亲身经历了这种技术浪潮带来的挑战:昨天精心调优的prompt今天可能失效;上个季度集成的模型这个季度已有更优选择;刚完成的功能设计瞬间被新模型的能力超越。在如此快速变化的环境中,如何
- AI Agent 2025 大爆发:从 GPT-4o 到 Devin,下一代 Agent 架构与落地趋势深度解析
当大模型学会“看”“听”“点鼠标”,并且还能叫来一整个“Agent舰队”协同工作,软件开发、运营乃至个人生产力的游戏规则正在被重写。1|为什么Agent在2025重新引爆?模型升级带来实时多模态OpenAIGPT-4o把文本、语音、图像三路感知和毫秒级响应塞进同一模型,实时demo像“科幻电影走出屏幕”OpenAI。浏览器级自动操作新上线的OperatorAgent能在Web页面自主点击、滚动、填
- ChatGPT 技术核心:模型结构、能力差异与实战价值
ChatGPT系列模型全景与版本进化按时间与技术路标排序,核心模型如下:GPT‑3.5(2022)GPT‑4(2023年3月)GPT‑4Turbo/GPT‑4.5(2023年末/2025年2月)GPT‑4o(Omni)(2024年5月)GPT‑4o mini/o1/o3系列/GPT‑4.1(2024–2025)每一代都是对前代提升版本,从参数规模、性能、能力上不断优化。核心技术差异详解(面向高级程
- chatgpt赋能python:Python音频降噪处理:使用Python减少噪音并提升声音质量
Python音频降噪处理:使用Python减少噪音并提升声音质量在日常生活中,使用音频通信是非常普遍的。但是,由于各种原因,我们可能会遇到许多噪音干扰,从而降低语音质量并影响通信的效果。为了解决这个问题,我们可以使用Python来降噪音。什么是音频降噪处理?我们每天听到的声音都是由许多不同频率的声音波形组成的。噪音是指在声音中添加了其他频率的声音波形。这些声音可以是来自电器的嗡嗡声、风扇或其他背景
- chatgpt赋能python:Python降噪技术突出人声,在语音处理中的应用
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Python降噪技术突出人声,在语音处理中的应用在现代社会中,语音处理已经成为了一个普遍的技术,由于环境干扰和录音设备的限制,录音中往往会有许多杂音和噪音,影响语音质量和信号分析。在此背景下,降噪技术逐渐成为了一项重要的技术手段。Python作为一门功能强大的编程语言,可以被广泛地应用于语音处理,尤其是在降噪方面。在本篇文章中,我们会详细探讨Python降噪技术突出人声的应用。什么是语音降噪?语音
- 大模型微服务架构:拆解AI应用的资源密码
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引言:为什么大模型应用需要微服务架构?想象你经营一家网红餐厅,刚开始只有一个厨师负责所有菜品(类似单体架构)。随着生意火爆,顾客需要川菜、粤菜、甜品等多种选择,单个厨师忙不过来,还经常出错。于是你招聘了川菜师傅、粤菜师傅、甜品师,每人专注一个领域(类似微服务架构),效率和质量立刻提升——这就是大模型应用从单体架构转向微服务的核心原因。随着ChatGPT、文心一言等大模型技术的爆发,互联网企业正将大
- 【零基础学AI】第36讲:GPT模型原理
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本节课你将学到理解GPT模型的基本原理掌握Transformer解码器的工作机制实现一个简单的文本生成应用开始之前环境要求Python3.8+安装包:pipinstalltransformerstorch硬件:CPU即可运行(GPU可加速)前置知识了解基本的神经网络概念(第23讲内容)熟悉Python编程基础核心概念什么是GPT?GPT(GenerativePre-trainedTransform
- 大模型 Agent(智能体)技术简介
北京地铁1号线
自然语言处理与大语言模型大模型语言模型Agent
大模型Agent(智能体)技术是当前人工智能领域的前沿方向,它赋予大型语言模型(LLM)自主感知、规划、决策和行动的能力,使其不再局限于“被动应答”,而是能主动完成复杂任务。简单来说,Agent是一个以LLM为“大脑”的自主智能系统,能够理解目标、使用工具、与环境交互并最终解决问题。一、为什么需要Agent?——大模型的局限与Agent的使命传统的大语言模型(如GPT-4、Claude、Llama
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在生成式AI(如ChatGPT、Claude、Gemini)席卷全球的背景下,Python凭借其丰富的AI工具链(如PyTorch、LangChain)成为主流开发语言。然而,在企业级软件开发领域,Java和JVM生态(如Kotlin、Scala)长期以来占据主导地位,尤其是在金融、电信、电商等对稳定性、可扩展性、事务管理要求极高的场景。RodJohnson(Spring框架创始人)敏锐地发现了这
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- AI让我焦虑,可有解药?
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被AI相关的信息搞焦虑了?这波以生成式人工智能为核心的生产力变革浪潮,从23年开始短短的两年时间里一浪接一浪的奔涌而来,从ChatGPT、AGI,到多模态大模型、Agent、Cursor,到DeepSeek、Manus,到近期的MCP协议、A2A协议等各种新概念、应用或工具的信息接连不断的往我们的脑子冲进来。就像被连续扇耳光,上一个还没反应过来下一个又来了,被扇得脑袋瓜子嗡嗡的!我发现一个普遍的现
- FastGPT私有化部署完整指南
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AI2025FastGPT大模型AI平台
FastGPT私有化部署完整指南环境要求硬件要求最低配置:CPU:4核内存:8GB存储:50GB网络:稳定互联网连接推荐配置:CPU:8核+内存:16GB+存储:100GB+SSD网络:10Mbps+带宽软件环境必需软件:-Docker:>=20.10.0-DockerCompose:>=2.0.0-Git:最新版本操作系统:-Ubuntu20.04+(推荐)-CentOS7+-WindowsSe
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大模型落地开发实战指南!请关注微信公众号:「AGI启程号」深入浅出,助你轻松入门!数据分析、深度学习、大模型与算法的综合进阶,尽在CSDN博客主页目录一、文件作用概述二、导入模块与类型定义三、核心函数详细解析`fetch(url,options)`四、`fetch`函数详细步骤解析步骤1:检测Tauri环境并准备请求参数步骤2:创建数据流(`TransformStream`)步骤3:定义关闭数据流
- 专题:2025大模型2.0:GPT到DeepSeek技术演进与产业落地报告|附200+份报告PDF汇总下载
拓端研究室
pdf
原文链接:https://tecdat.cn/?p=42738当OpenAI在2023年推出ChatGPT时,业界或许未曾预料到,短短两年后大模型会以“2.0”形态重塑产业逻辑。本报告汇总解读基于国家工业信息安全发展研究中心与联想集团联合发布的《2025大模型2.0产业发展报告》,以及哈工大计算学部人工智能学院关于DeepSeek系列模型的技术白皮书,深入剖析大模型从“技术验证”向“商业落地”跃迁
- 从AI辅助编码到自动部署:前端开发提效全流程实践
程序猿全栈の董(董翔)
人工智能热门技术领域人工智能新兴领域热门技术
从AI辅助编码到自动部署:前端开发提效全流程实践**摘要本文结合ChatGPT、GitHubCopilot等AI工具,分享从需求分析、代码编写到自动化部署的全流程提效技巧。通过真实案例演示如何利用AI工具提升30%以上的开发效率,适合有一定前端基础的开发者阅读。一、引言:AI时代的前端开发变革现状:据StackOverflow2023调查,65%的开发者使用AI辅助工具,平均减少35%的调试时间。
- Prompt相关
伤心美眉
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目录Prompt设计基础一.推理模型(例如gpt-4o,能够快速反应)二.通用模型Prompt相关一.AI需求类型二.Prompt类型三AI幻觉写Prompt技能一.基本技能二.基本策略三常见陷阱四如何写好一个Prompt1.基本模型:2.提示语链应用场景一文案写作二营销策划:三品牌故事Prompt设计基础一.推理模型(例如gpt-4o,能够快速反应)1.能够进行数学推导,逻辑分析,代码生成,复杂
- Spring AI 教程(一)概述
PG Thinker
SpringAISpringChatGPT人工智能springjavaSpringAI
前言 我在23年11月那会儿关注了SpringAI项目,当时我恰好正热衷于大语言模型的开发,然而当时主流的开发语言只有Python,Java生态中并没有强大的框架供我们使用。 我当时也是靠一些封装OpenAI接口的SDK包来玩ChatGPT的,但是整体的体验较差。好在我通过一些技术交流群了解了一个正在处于实验阶段的项目:SpringAI。于是果断前往它的Github仓库进行学习,而我也恰好见证了S
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数